package tools;

/*雪花算法<<
使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id
       其中 1 个 bit 是不用的(因为生成的ID是正数
       然后用其中的 41 bit 作为毫秒数
       用 10 bit 作为工作机器 id
       12 bit 作为序列号(同一毫秒内产生的不同id
优点：①高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成
     ②容量大：每秒中能生成数百万的自增ID
     ③ID自增：存入数据库中，索引效率高
缺点：依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复
 */
public class GetId {
    //机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long workerId;

    //机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long datacenterId;

    //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个(0~4095)
    private long sequence = 0L;

    //记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒
    private long lastTimestamp = -1L;

    //设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
    private final long twepoch = 1585644268888L;

    //5位的机器id
    private final long workerIdBits = 5L;

    //5位的机房id
    private final long datacenterIdBits = 5L;

    //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
    private final long sequenceBits = 12L;

    // 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    // 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    public GetId(){}
    public GetId(long workerId,long datacenterId){
        //检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
        if(workerId > maxWorkerId || workerId < 0){
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
        }
        if(datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0){
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    // 这个是核心方法，通过调用nextId()方法
    // 让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
    public synchronized long nextId(){
        // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
        long timestamp = timeGen();
        if(timestamp < lastTimestamp){
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        // 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
        // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
            //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;
        // 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
        // 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
        // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    /**
     * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp){
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp){
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    //获取当前时间戳
    protected long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public String getId(){
        GetId idWorker = new GetId(0, 0);
        //for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            String IDs=String.valueOf(id).substring(5,14);
            return IDs;
            //System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            //System.out.println(ID);
        //}
    }
}
